1. Introducción

Column

Datos de la muestra

Muestra

Departamentos del Perú

22

Cantidad de personas entrevistadas

1535

Hipótesis

  • Problemática observada: A partir de los resultados electorales de la votación presidencial de 2021, se evidenció la diferencia de elección por parte de Lima y la costa norte en relación al resto de provincias y la sierra sur. En base a esto, las regiones que prefirieron al candidato Pedro Castillo corresponden con zonas donde se encuentran la menor cantidad de servicios, menor presencial estatal y a su vez un índice de probreza mayor; de la misma manera, las zonas con mayores servicios y riqueza optaron por la candidata Keiko Fujimori. El presente trabajo busca encontrar relación entre los factores socioeconómicos de las personas de dichas regiones al momento de manifestar su tendencia ideológica.

  • Pregunta de investigación: ¿Qué factores socioeconómicos influyen en la preferencia ideológica en Perú?

  • Justificación: Los resultados de esta investigación permitirán a los partidos políticos y candidatos ajustar sus estrategias políticas más precisas y adaptadas a las realidades socioeconómicas de los ciudadanos, lo cual ayudará a mejorar el nivel de la representación política y a diseñar políticas públicas que no solo sean más inclusivas, sino que cumplan con las expectativas de los peruanos, buscando así la cohesión social.

  • Hipótesis: En este trabajo nuestra hipótesis es que las variables de Ingreso (cantidad de ingreso mensual de la persona) y la variable SIT_ECO (situación económica), al igual que la opinión que tienen los entrevistados sobre los servicios (OPI’s) son explicativas de su ideología. Para esto la variable ideologiá se representa de forma dicotómica.

Column

Variables

Column {data-width=400}

Mapa de tendencia ideológica por departamento

Tendencia ideológica en porcentaje por región

2. Análisis univariado

Column {data-width=500}

Gráfico pie de Ideología

Tabla de frecuencias (sin NA)

Column

Variables de control

Variables independientes

3. Pruebas estadísticas

Column {data-width=500}

Chi cuadrado: ideología y género

Tabla de Contingencia: Ideología y género
GENERO Hombre Mujer
Izquierda Izquierda 454 487
Derecha Derecha 302 245
Chi cuadrado: ideología y género
Estimación Valor
X-squared Estadística Chi-cuadrado 6.4358711
Valor p 0.0111838

Chi cuadrado: ideología y situación económica personal

Tabla de Contingencia: Ideología y Situación económica
Peor Igual Mejor
Izquierda 607 276 58
Derecha 312 185 50
Chi cuadrado: ideología y situación económica personal
Estimación Valor
X-squared Estadística Chi-cuadrado 9.5987468
Valor p 0.0082349

Chi cuadrado: ideología e ingreso mensual

Tabla de Contingencia: Ideología e Ingreso mensual
Menos s/200 Entre S/201 - S/350 Entre S/351 - S/635 Entre S/636 – S/800 Entre S/801 – S/980 Entre S/981 – S/1,100 Entre S/1,101 – S/ 1,294 Entre S/1,295 – S/1,500 Entre S/1,501 – S/1,611 Entre S/1,612 – S/ 1,962 Entre S/1,963 – S/2,399 Entre S/2,400 – S/2,929 Entre S/2,930 – S/3,708 Entre S/3,709 – S/5,136 Más de S/5,136
Izquierda 74 67 78 82 95 100 72 75 38 26 38 49 31 22 21
Derecha 45 24 42 40 41 46 46 29 25 28 40 28 31 26 33
Chi cuadrado: ideología e ingreso mensual
Estimación Valor
X-squared Estadística Chi-cuadrado 9.5987468
Valor p 0.0082349

Chi cuadrado: ideología y voto en 2021

Tabla de Contingencia: Ideología y Voto 2021
Acción Popular Alianza para el Progreso Anulado Avanza País Blanco Fuerza Popular Nuevo Perú Otro Partido Morado Perú Libre Podemos Perú Renovación Popular Victoria Nacional
Izquierda 18 3 31 17 38 165 9 17 4 361 6 23 3
Derecha 7 3 20 34 15 113 1 9 1 147 4 32 4
Chi cuadrado: ideología y voto en 2021
Estimación Valor
X-squared Estadística Chi-cuadrado 53.9386302
Valor p 0.0000003

4. Regresiones

Column {data-width=500}

Regresión Logística: Variables de control

Resumen del Modelo Logístico (Ideología, Edad y Género)
Coeficiente Error_Estandar Valor_z p_value
EDAD -0.0015 0.0036 -0.4143 0.67864
GENEROHombre -0.3502 0.1572 -2.2271 0.02594
GENEROMujer -0.6306 0.1569 -4.0178 5.873e-05

Column {data-width=500}

Regresión Logística: Variables Independientes

Resumen del Modelo Logístico (Ideología, Área y variables de control)
Coeficiente Error_Estandar Valor_z p_value AIC
AREAUrbano -0.2757 0.1612 -1.7100 0.087268 1954
AREARural -0.5456 0.1842 -2.9624 0.003053 1954
GENEROMujer -0.2837 0.1081 -2.6235 0.008704 1954
EDAD -0.0018 0.0036 -0.5060 0.612885 1954
Resumen del Modelo Logístico (Ideología, Voto en Elecciones Generales 2021, Área y variables de control)
Coeficiente Error_Estandar Valor_z p_value AIC
VOTO21Acción Popular -0.6944 0.4909 -1.4144 0.157243 1387
VOTO21Alianza para el Progreso 0.4172 0.8420 0.4955 0.620276 1387
VOTO21Anulado -0.1084 0.3546 -0.3057 0.759816 1387
VOTO21Avanza País 0.8977 0.3411 2.6316 0.008498 1387
VOTO21Blanco -0.6069 0.3623 -1.6750 0.093939 1387
VOTO21Fuerza Popular -0.0597 0.2457 -0.2429 0.808116 1387
VOTO21Nuevo Perú -1.9658 1.0673 -1.8418 0.065511 1387
VOTO21Otro -0.5086 0.4707 -1.0805 0.279907 1387
VOTO21Partido Morado -1.1017 1.1315 -0.9736 0.330238 1387
VOTO21Perú Libre -0.5950 0.2339 -2.5440 0.010961 1387
VOTO21Podemos Perú -0.2137 0.6725 -0.3178 0.750655 1387
VOTO21Renovación Popular 0.5062 0.3223 1.5704 0.116331 1387
VOTO21Victoria Nacional 0.6250 0.7944 0.7868 0.431422 1387
AREARural -0.1331 0.1601 -0.8314 0.405747 1387
GENEROMujer -0.3034 0.1342 -2.2601 0.023813 1387
EDAD -0.0030 0.0046 -0.6504 0.515451 1387

5. Análisis multivariado

Column {data-width=500}

Correlación de las variables de opinión

Column {data-width=500}

Tabla de correlación

OPI_EDU_p OPI_SAL_p OPI_AGUA_p OPI_VIAL_p
OPI_EDU_p 1.00 0.53 0.24 0.23
OPI_SAL_p 0.53 1.00 0.45 0.17
OPI_AGUA_p 0.24 0.45 1.00 0.17
OPI_VIAL_p 0.23 0.17 0.17 1.00

6. Análisis conglomerado

Column {data-width=500}

Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
Call: psych::KMO(r = corMatrix)
Overall MSA =  0.61
MSA for each item = 
 OPI_EDU_p  OPI_SAL_p OPI_AGUA_p OPI_VIAL_p 
      0.60       0.58       0.64       0.75 
            MR1
1   0.768750994
2   0.622262511
3  -1.326676118
4  -0.034916819
5  -0.343544297
6   0.041830682
7   2.322869480
8  -0.975417462
9   0.291508262
10 -0.626247217
11  0.006251575
12 -0.962834493
13 -0.168488622
14  0.782147204
15 -1.201258460
16  0.381530290
17 -1.103019321
18  0.217701300
19  0.460847303
20 -0.931160196
21  1.116688340
22  0.661175063

Datos

           OPI_EDU_p OPI_SAL_p OPI_AGUA_p OPI_VIAL_p
OPI_EDU_p  1.0000000 0.5332210  0.2403062  0.2256888
OPI_SAL_p  0.5332210 1.0000000  0.4451179  0.1747623
OPI_AGUA_p 0.2403062 0.4451179  1.0000000  0.1683911
OPI_VIAL_p 0.2256888 0.1747623  0.1683911  1.0000000

N° de clusters PAM

N° clusters AGNES

N° clusters DIANA

Visualización comparativa

Column {data-width=500}

Orden clusters DIANA

OPI_EDU_p OPI_SAL_p OPI_AGUA_p OPI_VIAL_p diana
1.4267518 0.5366274 0.9390418 0.3655314 1
1.7232167 0.5366274 -0.0728329 -0.6065132 1
-1.2414324 -1.6085419 0.0355823 0.3655314 1
-0.0809840 -0.2160636 0.7884652 0.5183686 1
0.0274374 -0.4027309 0.3608277 -1.1200461 1
-0.2842742 -0.2160636 1.1343844 1.3445156 1
0.4069125 2.8488940 1.7035076 0.4008015 1
-1.5699475 -0.6839526 -0.4771921 -1.7741893 1
-0.3520376 0.4597568 -0.2527559 0.5947872 1
-0.5892096 -0.5171400 -1.0184539 -0.4750732 1
0.0499487 -0.0956330 0.2652754 0.4043883 1
-0.2801674 -0.7771605 -1.4280222 -2.2571549 1
-0.8934083 -0.1859560 1.1971731 -0.1127011 1
1.2291085 0.7807433 -0.7702060 1.0471027 1
-0.3520376 -1.7214455 0.4873121 0.3655314 1

Orden clusters AGNES

OPI_EDU_p OPI_SAL_p OPI_AGUA_p OPI_VIAL_p diana agnes
1.4267518 0.5366274 0.9390418 0.3655314 1 1
1.7232167 0.5366274 -0.0728329 -0.6065132 1 1
-1.2414324 -1.6085419 0.0355823 0.3655314 1 1
-0.0809840 -0.2160636 0.7884652 0.5183686 1 1
0.0274374 -0.4027309 0.3608277 -1.1200461 1 1
-0.2842742 -0.2160636 1.1343844 1.3445156 1 1
0.4069125 2.8488940 1.7035076 0.4008015 1 1
-1.5699475 -0.6839526 -0.4771921 -1.7741893 1 1
-0.3520376 0.4597568 -0.2527559 0.5947872 1 1
-0.5892096 -0.5171400 -1.0184539 -0.4750732 1 1
0.0499487 -0.0956330 0.2652754 0.4043883 1 1
-0.2801674 -0.7771605 -1.4280222 -2.2571549 1 1
-0.8934083 -0.1859560 1.1971731 -0.1127011 1 1
1.2291085 0.7807433 -0.7702060 1.0471027 1 1
-0.3520376 -1.7214455 0.4873121 0.3655314 1 1

Graf. de distancias PAM

Graf. de distancias AGNES

Graf. de distancias DIANA